Azure functions Azure中的数据处理体系结构

将设计一个系统，其中多个传感器将数据传输至事件中心。每个传感器每秒传输的数据数（最大15-20（约5 KB））

• 一个用例是，所有这些原始数据都必须以最小/无延迟的方式传输到cosmosDB，我可以用下面的架构实现这一点

原始数据->事件中心->Azure流分析->宇宙数据库

注：上述用例用于确定传感器的连接状态。所以它必须尽可能快

• 另一个用例是传感器的指示属性，该属性取决于传感器的最后一个值（最大前200个值）。 现在问题就在这里。我尝试使用以下架构

原始数据->事件中心->Azure流分析->Azure功能->宇宙数据库

所以在这里，流分析的输出进入azure函数，它从cosmosDB获得之前的200个值，并进行必要的计算，然后将结果再次存储回cosmosDB。但这一过程似乎非常缓慢

COSMOS DB CONTAINERS
//Sensor Property Container
{ 
  id: "sensor_id",
  connection:true, //This needs to be updated as soon as raw data is available
  indication:"RED" //This depends on previous 200 values from sensor
}

//Sensor Raw Value Container
{ 
  id: "sensor_id",
  rawData: "RAW_VALUE",
}

你们可以看看下面的图片，我实际上在寻找什么

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我还尝试在azure stream analytics中添加用户定义的函数，以便在其中运行算法，但它不支持将cosmosDB作为参考数据。

您应该尝试将逻辑合并到stream analytics中。添加更多移动部件总是会导致延迟。您能按deviceId对每分钟接收到的值进行计数吗？并在该计数低于预期值时生成警报？

我正在按设备Id对值分组一秒钟，只获取最新的值。我尝试将逻辑融入流分析中。然而，每秒钟当一个新数据到达时，我需要保存在cosmosdb中的以前的状态。因此，每次新数据到达时，我都需要从cosmosdb读取数据。我不知道如何在流分析中做到这一点。